Aston在下不求
853 Публикации
Aston在下不求
I post critical crypto market data and my most reliable trade signals—always with charts & real examples. 關注我將不定期得到幣圈總體經濟數據重要數據，也將把我勝率高的進場出場點位告訴大家有圖有實盤。
Владелец BNB
Трейдер с частыми сделками
7.9 г
810 подписок(и/а)
21.3K+ подписчиков(а)
4.6K+ понравилось
Посты
Все
Цитирования
Видео
Активно
PINNED
Если вы новичок в фьючерсах, легко потерять деньги.
Вы можете копировать операции трейдера Астона.
Рекомендуется начинать с как минимум 600 долларов.
Ссылка в профиле.
嘿～新手做合約真的超容易虧錢啦…
一不小心就變韭菜被割好幾輪😭
我之前也踩過超多雷，真的懂那種心痛～
現在我都先跟著Aston交易員做，他帶單真的穩很多！
想一起跟單的可以先點我個人檔案裡的連結喔～
我們一起慢慢變強！💪私域跟單建議600U公域跟單建議6000U #跟單交易
#帶單天數
Когда вы замечаете, что продолжаете терять в торговле фьючерсами,
следуйте моему примеру в торговле и превращайте свои убытки в прибыль.
#CopyTradingDiscover #CopyTradingRevolution
Вы можете копировать операции трейдера Астона.
Рекомендуется начинать с как минимум 600 долларов.
Ссылка в профиле.
嘿～新手做合約真的超容易虧錢啦…
一不小心就變韭菜被割好幾輪😭
我之前也踩過超多雷，真的懂那種心痛～
現在我都先跟著Aston交易員做，他帶單真的穩很多！
想一起跟單的可以先點我個人檔案裡的連結喔～
我們一起慢慢變強！💪私域跟單建議600U公域跟單建議6000U #跟單交易
#帶單天數
Когда вы замечаете, что продолжаете терять в торговле фьючерсами,
следуйте моему примеру в торговле и превращайте свои убытки в прибыль.
#CopyTradingDiscover #CopyTradingRevolution
Акции США приближаются к историческим максимумам — возможна коррекция. Goldman Sachs рассказывает, как создать стратегию хеджирования с помощью VIX
Ключевые индексы США в последнее время продолжают колебаться вблизи исторически высоких уровней при поддержке расходов на ИИ и мягких финансовых условий. Однако руководитель подразделения Delta-one в Goldman Sachs Privorotsky в докладе отмечает: рынок, похоже, слабо отреагировал на потенциальные негативные факторы — явление, из-за которого риск экстремального падения существенно недооценивается. Анализ показывает, что в нынешней мягкой обстановке, напротив, могут снижаться пороги для того, чтобы лица, принимающие решения, развязали геополитические конфликты. При этом высокие доходности долгосрочных гособлигаций США продолжают оказывать давление на корпоративное финансирование и переоценённые активы. Одновременно индекс волатильности Чикагской биржи опционов (CBOE Volatility Index, VIX) сейчас находится примерно на уровне 14 — в относительно низком диапазоне, что отражает относительно невысокую стоимость хеджирования экстремальных рисков хвоста (Tail Risk). Поэтому команда Goldman Sachs предлагает комбинацию стратегии: «по тренду наращивать позиции в номинальных активах, избегать облигаций и дополнять защиту недорогими деривативами на базе VIX». Мягчение финансовых условий ослабляет ограничения политики — геополитические и процентные риски становятся потенциальными переменными
Торговая команда Goldman Sachs указывает: когда акции США находятся на исторических пиках и финансовые условия мягкие, рыночные ограничения для тех, кто принимает решения, ослабевают. Фактически это снижает политическую стоимость геополитических конфликтов — из-за чего такие внешние факторы, как ситуация на Ближнем Востоке и транспортировка нефти, рынком могут быть чрезмерно игнорированы. Кроме того, долгосрочные доходности казначейских облигаций США сохраняются на высоком уровне. В сочетании с тем, что крупные технологические компании выпускают огромные объёмы корпоративного долга, конкурируя за ликвидность, дальнейший рост ставок создаст двойное давление — на переоценённые активы и на структуру финансирования, а также расходы корпораций на капитал. (Долгосрочные доходности казначейских облигаций США обновили максимум за 20 лет! Технологические гиганты притягивают капитал для выпуска облигаций под ИИ?)
VIX держится внизу — преимущество недорогой асимметричной защиты выходит на первый план
Хотя макроэкономические риски и геополитическая неопределённость сохраняются, показатель VIX — индекс подразумеваемой волатильности опционов на S&P 500 — всё ещё колеблется около отметки 14 в низком диапазоне; связанные с Европой индикаторы волатильности также находятся на уровне однозначных значений. По оценке Goldman Sachs, такое положение означает, что финансовый рынок закладывает в цены слишком низкий уровень экстремального нисходящего «хвостового» риска. Это даёт участникам рынка окно с низкой стоимостью для построения асимметричной защиты и подходит в качестве инструмента управления рисками для защиты от внезапных внешних шоков.
Покупка колл-опционов по VIX на низких уровнях: построение сбалансированной защиты в разрезе long/short
Хотя Goldman Sachs и предупреждает о рисках хвоста, к долгосрочному тренду акций компания относится позитивно. В условиях, где сохраняется продолжение бычьего движения и одновременно присутствуют потенциальные «чёрные лебеди», торговая команда Goldman Sachs не рекомендует бездумно делать короткие позиции или выходить без позиции. Вместо этого предлагается следующая комбинация:
Длинные/короткие пары акций (Long/Short):
— Сильнее в бычью сторону: финансовые акции, цепочки, связанные с полупроводниковым Capex, промышленный сектор и широкие циклические бумаги с возможностью ценообразования.
— В сторону медведей или обходить: «аналоги облигаций» (например, товары первой необходимости, телеком-компании и часть REITs), которые отличаются отсутствием способности к ценообразованию и низкой устойчивостью к инфляции.
Эта статья «Акции США приближаются к историческим максимумам — возможна коррекция. Goldman Sachs рассказывает, как создать стратегию хеджирования с помощью VIX» впервые появилась на .
Ключевые индексы США в последнее время продолжают колебаться вблизи исторически высоких уровней при поддержке расходов на ИИ и мягких финансовых условий. Однако руководитель подразделения Delta-one в Goldman Sachs Privorotsky в докладе отмечает: рынок, похоже, слабо отреагировал на потенциальные негативные факторы — явление, из-за которого риск экстремального падения существенно недооценивается. Анализ показывает, что в нынешней мягкой обстановке, напротив, могут снижаться пороги для того, чтобы лица, принимающие решения, развязали геополитические конфликты. При этом высокие доходности долгосрочных гособлигаций США продолжают оказывать давление на корпоративное финансирование и переоценённые активы. Одновременно индекс волатильности Чикагской биржи опционов (CBOE Volatility Index, VIX) сейчас находится примерно на уровне 14 — в относительно низком диапазоне, что отражает относительно невысокую стоимость хеджирования экстремальных рисков хвоста (Tail Risk). Поэтому команда Goldman Sachs предлагает комбинацию стратегии: «по тренду наращивать позиции в номинальных активах, избегать облигаций и дополнять защиту недорогими деривативами на базе VIX». Мягчение финансовых условий ослабляет ограничения политики — геополитические и процентные риски становятся потенциальными переменными
Торговая команда Goldman Sachs указывает: когда акции США находятся на исторических пиках и финансовые условия мягкие, рыночные ограничения для тех, кто принимает решения, ослабевают. Фактически это снижает политическую стоимость геополитических конфликтов — из-за чего такие внешние факторы, как ситуация на Ближнем Востоке и транспортировка нефти, рынком могут быть чрезмерно игнорированы. Кроме того, долгосрочные доходности казначейских облигаций США сохраняются на высоком уровне. В сочетании с тем, что крупные технологические компании выпускают огромные объёмы корпоративного долга, конкурируя за ликвидность, дальнейший рост ставок создаст двойное давление — на переоценённые активы и на структуру финансирования, а также расходы корпораций на капитал. (Долгосрочные доходности казначейских облигаций США обновили максимум за 20 лет! Технологические гиганты притягивают капитал для выпуска облигаций под ИИ?)
VIX держится внизу — преимущество недорогой асимметричной защиты выходит на первый план
Хотя макроэкономические риски и геополитическая неопределённость сохраняются, показатель VIX — индекс подразумеваемой волатильности опционов на S&P 500 — всё ещё колеблется около отметки 14 в низком диапазоне; связанные с Европой индикаторы волатильности также находятся на уровне однозначных значений. По оценке Goldman Sachs, такое положение означает, что финансовый рынок закладывает в цены слишком низкий уровень экстремального нисходящего «хвостового» риска. Это даёт участникам рынка окно с низкой стоимостью для построения асимметричной защиты и подходит в качестве инструмента управления рисками для защиты от внезапных внешних шоков.
Покупка колл-опционов по VIX на низких уровнях: построение сбалансированной защиты в разрезе long/short
Хотя Goldman Sachs и предупреждает о рисках хвоста, к долгосрочному тренду акций компания относится позитивно. В условиях, где сохраняется продолжение бычьего движения и одновременно присутствуют потенциальные «чёрные лебеди», торговая команда Goldman Sachs не рекомендует бездумно делать короткие позиции или выходить без позиции. Вместо этого предлагается следующая комбинация:
Длинные/короткие пары акций (Long/Short):
— Сильнее в бычью сторону: финансовые акции, цепочки, связанные с полупроводниковым Capex, промышленный сектор и широкие циклические бумаги с возможностью ценообразования.
— В сторону медведей или обходить: «аналоги облигаций» (например, товары первой необходимости, телеком-компании и часть REITs), которые отличаются отсутствием способности к ценообразованию и низкой устойчивостью к инфляции.
Эта статья «Акции США приближаются к историческим максимумам — возможна коррекция. Goldman Sachs рассказывает, как создать стратегию хеджирования с помощью VIX» впервые появилась на .
ЕЦБ предупреждает о рисках коррекции акций ИИ! Удар может быть сильнее, чем во времена интернет-пузыря
Европейский центральный банк (ЕЦБ) в статье сообщил о том, что рост американских технологических акций, разогнанный ажиотажем вокруг ИИ, выглядит перегретым, а вероятность корректировки оценок довольно высока. Кроме того, поскольку пространство для маневра в области фискальной и денежно-кредитной политики ограничено, в случае наступления коррекции она может привести к экономическому шоку, который будет трудно смягчить. ИИ раздувает астрономические оценки: исторический опыт указывает на риск коррекции Инвесторы в последнее время продолжают наращивать позиции, делая ставку на то, что ИИ радикально изменит мировую экономику, из-за чего оценка стоимости основных технологических компаний оказалась заметно выше исторических средних уровней. Однако в статье ЕЦБ отмечается: исследования прошлых крупных технологических революций в экономике приводят к одному выводу — вероятность нынешней коррекции на рынке акций очень высока. Даже если ИИ действительно добьется успеха, рост прибыли может не успевать за ожиданиями рынка? В статье поясняется: даже если ИИ в итоге окажется успешным и прибыль компаний будет расти, цена акций все равно может снизиться. Поскольку ожидания рынка относительно роста прибыли сейчас чрезмерно оптимистичны, даже при выполнении обещаний ИИ фактические результаты могут оказаться недостаточными, чтобы полностью оправдать эти завышенные ожидания. Счастье оказалось преждевременным? Коррекция может уйти глубже, чем в рациональном сценарии Эта статья также анализирует рыночную психологию и считает, что чрезмерно оптимистичные инвесторы склонны «разгонять» котировки выше уровня, который поддерживают фундаментальные показатели. Как только оптимистичный настрой угасает, падение цен обычно оказывается более резким, чем при простом рациональном сценарии корректировки. Боеприпасов политики меньше, чем во времена интернет-пузыря, — возможно, она не сможет эффективно смягчить нисходящие риски В статье отдельно подчеркивается: по-настоящему опасный сценарий — не просто сама коррекция на фондовом рынке, а ситуация, когда коррекция совпадает с рыночными колебаниями, а инструменты политики оказываются не в состоянии достаточно эффективно успокоить рынок. По сравнению с началом 2000-х, когда был интернет-пузырь, нынешние стартовые условия явно оставляют политикам меньше пространства для снижения ставок. Также относительно ограничены резервы фискальной политики, которые можно использовать для смягчения ударов. Точную точку коррекции предсказать сложно: цикл процветания и упадка можно подтвердить только post factum Что касается того, когда именно произойдет коррекция, в статье прямо говорится: «время заранее предсказать невозможно». Подобные модели взлетов и падений делового цикла часто становятся ясно идентифицируемыми лишь при последующем ретроспективном анализе. Эта статья: «Европейский центральный банк предупреждает о рисках коррекции акций ИИ! Удар может быть сильнее, чем во времена интернет-пузыря» впервые появилась в .
Европейский центральный банк (ЕЦБ) в статье сообщил о том, что рост американских технологических акций, разогнанный ажиотажем вокруг ИИ, выглядит перегретым, а вероятность корректировки оценок довольно высока. Кроме того, поскольку пространство для маневра в области фискальной и денежно-кредитной политики ограничено, в случае наступления коррекции она может привести к экономическому шоку, который будет трудно смягчить. ИИ раздувает астрономические оценки: исторический опыт указывает на риск коррекции Инвесторы в последнее время продолжают наращивать позиции, делая ставку на то, что ИИ радикально изменит мировую экономику, из-за чего оценка стоимости основных технологических компаний оказалась заметно выше исторических средних уровней. Однако в статье ЕЦБ отмечается: исследования прошлых крупных технологических революций в экономике приводят к одному выводу — вероятность нынешней коррекции на рынке акций очень высока. Даже если ИИ действительно добьется успеха, рост прибыли может не успевать за ожиданиями рынка? В статье поясняется: даже если ИИ в итоге окажется успешным и прибыль компаний будет расти, цена акций все равно может снизиться. Поскольку ожидания рынка относительно роста прибыли сейчас чрезмерно оптимистичны, даже при выполнении обещаний ИИ фактические результаты могут оказаться недостаточными, чтобы полностью оправдать эти завышенные ожидания. Счастье оказалось преждевременным? Коррекция может уйти глубже, чем в рациональном сценарии Эта статья также анализирует рыночную психологию и считает, что чрезмерно оптимистичные инвесторы склонны «разгонять» котировки выше уровня, который поддерживают фундаментальные показатели. Как только оптимистичный настрой угасает, падение цен обычно оказывается более резким, чем при простом рациональном сценарии корректировки. Боеприпасов политики меньше, чем во времена интернет-пузыря, — возможно, она не сможет эффективно смягчить нисходящие риски В статье отдельно подчеркивается: по-настоящему опасный сценарий — не просто сама коррекция на фондовом рынке, а ситуация, когда коррекция совпадает с рыночными колебаниями, а инструменты политики оказываются не в состоянии достаточно эффективно успокоить рынок. По сравнению с началом 2000-х, когда был интернет-пузырь, нынешние стартовые условия явно оставляют политикам меньше пространства для снижения ставок. Также относительно ограничены резервы фискальной политики, которые можно использовать для смягчения ударов. Точную точку коррекции предсказать сложно: цикл процветания и упадка можно подтвердить только post factum Что касается того, когда именно произойдет коррекция, в статье прямо говорится: «время заранее предсказать невозможно». Подобные модели взлетов и падений делового цикла часто становятся ясно идентифицируемыми лишь при последующем ретроспективном анализе. Эта статья: «Европейский центральный банк предупреждает о рисках коррекции акций ИИ! Удар может быть сильнее, чем во времена интернет-пузыря» впервые появилась в .
$MSFTB $METAB $GOOGLB
Поколение Z взрослеет вместе с ИИ: почему начали испытывать отвращение? 51% используют каждую неделю, а доля злости выросла до 31%
Генеративный ИИ быстро проник в школы и на рабочие места, но первое поколение, которое действительно росло вместе с ИИ, относится к этой технологии всё более и более сложно. Технологическое издание Futurism 16 августа со ссылкой на последние опросы CNBC и Generation Lab приводит данные: среди 1 088 опрошенных американцев в возрасте от 18 до 34 лет 45% считают, что ИИ окажет негативное влияние на их карьеру, и лишь 10% полагают, что он принесёт положительную пользу. Другой опрос Gallup, проведённый в этом году среди Gen Z в возрасте от 14 до 29 лет, показал: 51% как минимум еженедельно используют генеративный ИИ, однако доля тех, кто чувствует возбуждение и надежду, снижается, а доля испытывающих злость растёт — до 31%. Высокая частота использования и низкое доверие происходят одновременно. 45% беспокоятся, что ИИ повредит карьере, и доверие к технологическим гигантам тоже падает
В опросе CNBC и Generation Lab молодых спрашивали, верят ли они, что 9 руководителей крупнейших технологических компаний смогут ответственно развивать ИИ. В итоге большинство людей выражает недоверие — доля недоверяющих превышает 60% почти у всех. Среди них 81% респондентов заявили, что не доверяют генеральному директору Palantir Алексy Кarpу, а соучредителю Питеру Тилю — 79%; генеральному директору Meta Марку Цукербергу — 71%, Маску (Elon Musk) — 70%, а генеральному директору OpenAI Сэму Альтману — также 69% сказали, что не доверяют. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла показал лучший результат среди девяти, но и ему доверяют лишь 35%.
Опрос также показал: 45% считают, что ИИ окажет негативное влияние на их карьеру; 40% полагают, что вмешаться в регулирование ИИ должен федеральный правительственный орган США, а 60% хотят, чтобы темпы строительства дата-центров замедлились. Futurism считает, что это отражает сомнения молодого поколения в технологической индустрии: они распространились от недоверия к отдельному продукту до сомнений в лидерах ИИ-индустрии и в инфраструктуре.
Доля еженедельного использования ИИ в Gen Z — 51%, а ожидания продолжают падать
Более заметные изменения выявило исследование, опубликованное в этом году Gallup, Walton Family Foundation и GSV Ventures. Исследование провели с 24 февраля по 4 марта, опросив 1 572 американца Gen Z в возрасте от 14 до 29 лет. Результаты показали: 51% используют генеративный ИИ как минимум раз в неделю, из них 22% — ежедневно и 29% — еженедельно. Среди учащихся, которые ещё находятся на этапе K-12, еженедельное использование достигает 56%, что выше, чем у взрослого Gen Z — 48%.
Однако, при сохранении высокой частоты использования, позитивные эмоции быстро падают. По сравнению с 2025 годом доля тех, кто чувствует возбуждение от ИИ, снизилась на 14 процентных пунктов до 22%, а доля тех, кто испытывает надежду, упала на 9 пунктов до 18%; доля испытывающих злость выросла на 9 пунктов до 31%, а уровень тревожности остаётся на уровне 42%. Даже у самых активных пользователей, которые используют ИИ ежедневно, доля возбуждения и надежды снизилась по сравнению с прошлым годом соответственно на 18 и 11 процентных пунктов.
Поэтому Gallup отмечает: люди, которые знакомы с ИИ лучше, в целом настроены более позитивно, но предположение, что «при увеличении реального использования автоматически растёт и уровень принятия», не подтвердилось. 80% волнуются, что ИИ сделает им в будущем труднее по-настоящему учиться
Сомнения молодёжи по поводу ИИ связаны не только с трудоустройством. Опрос Gallup показывает: 80% Gen Z считают, что использование инструментов ИИ, скорее всего, сделает им в будущем труднее действительно освоить знания; 42% полагают, что ИИ повредит способности тщательно обдумывать информацию, а полезным его считают лишь 25%.
В части самостоятельного выдвижения новых идей 38% считают, что ИИ окажет негативное влияние — это выше, чем 31%, которые полагают, что будет положительная польза. Среди уже работающих Gen Z тоже 48% считают, что риски ИИ для рабочей среды больше, чем выгоды, и лишь 15% считают наоборот. Однако это не означает, что молодые собираются отказаться от ИИ. 52% учеников Gen Z в возрасте от 5 до 18 лет считают, что в будущем при поступлении в университет или другие формы высшего образования нужны навыки работы с ИИ; 48% полагают, что в будущем на работе также потребуется использовать ИИ. В школах при этом быстро формируют соответствующие правила: доля учащихся, у которых есть школьная политика по использованию ИИ, выросла с 51% в 2025 году до 74% в этом году.
От опросника до кампуса: на выпускных ИИ встречают освистыванием
Тревога молодого поколения по поводу ИИ, которая в этом году также стала заметной на общественных площадках в университетских кампусах США, проявляется всё отчётливее. Как сообщает Associated Press в мае, бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт выступил в Университете Аризоны перед примерно 10 тысячами выпускников; когда он говорил о том, как ИИ повлияет на каждую профессию, класс и сферу жизни, в аудитории много раз звучали свисты.
Похожая ситуация была на церемонии выпуска в University of Central Florida; а когда генеральный директор Big Machine Records Скотт Борчетта говорил в Middle Tennessee State University о том, что ИИ меняет музыкальное производство, студенты также отвечали свистом.
Часть студентов сообщила Associated Press, что в их ситуации есть противоречие: в школе их долго ограничивали или даже запрещали пользоваться ИИ, а когда они выходят на работу, их внезапно просят учиться сотрудничать с ИИ. Youth Poll, опубликованный Harvard Kennedy School Institute of Politics в 2025 году, также показывает: среди американской молодёжи в возрасте от 18 до 29 лет 44% считают, что A...
Поколение Z взрослеет вместе с ИИ: почему начали испытывать отвращение? 51% используют каждую неделю, а доля злости выросла до 31%
Генеративный ИИ быстро проник в школы и на рабочие места, но первое поколение, которое действительно росло вместе с ИИ, относится к этой технологии всё более и более сложно. Технологическое издание Futurism 16 августа со ссылкой на последние опросы CNBC и Generation Lab приводит данные: среди 1 088 опрошенных американцев в возрасте от 18 до 34 лет 45% считают, что ИИ окажет негативное влияние на их карьеру, и лишь 10% полагают, что он принесёт положительную пользу. Другой опрос Gallup, проведённый в этом году среди Gen Z в возрасте от 14 до 29 лет, показал: 51% как минимум еженедельно используют генеративный ИИ, однако доля тех, кто чувствует возбуждение и надежду, снижается, а доля испытывающих злость растёт — до 31%. Высокая частота использования и низкое доверие происходят одновременно. 45% беспокоятся, что ИИ повредит карьере, и доверие к технологическим гигантам тоже падает
В опросе CNBC и Generation Lab молодых спрашивали, верят ли они, что 9 руководителей крупнейших технологических компаний смогут ответственно развивать ИИ. В итоге большинство людей выражает недоверие — доля недоверяющих превышает 60% почти у всех. Среди них 81% респондентов заявили, что не доверяют генеральному директору Palantir Алексy Кarpу, а соучредителю Питеру Тилю — 79%; генеральному директору Meta Марку Цукербергу — 71%, Маску (Elon Musk) — 70%, а генеральному директору OpenAI Сэму Альтману — также 69% сказали, что не доверяют. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла показал лучший результат среди девяти, но и ему доверяют лишь 35%.
Опрос также показал: 45% считают, что ИИ окажет негативное влияние на их карьеру; 40% полагают, что вмешаться в регулирование ИИ должен федеральный правительственный орган США, а 60% хотят, чтобы темпы строительства дата-центров замедлились. Futurism считает, что это отражает сомнения молодого поколения в технологической индустрии: они распространились от недоверия к отдельному продукту до сомнений в лидерах ИИ-индустрии и в инфраструктуре.
Доля еженедельного использования ИИ в Gen Z — 51%, а ожидания продолжают падать
Более заметные изменения выявило исследование, опубликованное в этом году Gallup, Walton Family Foundation и GSV Ventures. Исследование провели с 24 февраля по 4 марта, опросив 1 572 американца Gen Z в возрасте от 14 до 29 лет. Результаты показали: 51% используют генеративный ИИ как минимум раз в неделю, из них 22% — ежедневно и 29% — еженедельно. Среди учащихся, которые ещё находятся на этапе K-12, еженедельное использование достигает 56%, что выше, чем у взрослого Gen Z — 48%.
Однако, при сохранении высокой частоты использования, позитивные эмоции быстро падают. По сравнению с 2025 годом доля тех, кто чувствует возбуждение от ИИ, снизилась на 14 процентных пунктов до 22%, а доля тех, кто испытывает надежду, упала на 9 пунктов до 18%; доля испытывающих злость выросла на 9 пунктов до 31%, а уровень тревожности остаётся на уровне 42%. Даже у самых активных пользователей, которые используют ИИ ежедневно, доля возбуждения и надежды снизилась по сравнению с прошлым годом соответственно на 18 и 11 процентных пунктов.
Поэтому Gallup отмечает: люди, которые знакомы с ИИ лучше, в целом настроены более позитивно, но предположение, что «при увеличении реального использования автоматически растёт и уровень принятия», не подтвердилось. 80% волнуются, что ИИ сделает им в будущем труднее по-настоящему учиться
Сомнения молодёжи по поводу ИИ связаны не только с трудоустройством. Опрос Gallup показывает: 80% Gen Z считают, что использование инструментов ИИ, скорее всего, сделает им в будущем труднее действительно освоить знания; 42% полагают, что ИИ повредит способности тщательно обдумывать информацию, а полезным его считают лишь 25%.
В части самостоятельного выдвижения новых идей 38% считают, что ИИ окажет негативное влияние — это выше, чем 31%, которые полагают, что будет положительная польза. Среди уже работающих Gen Z тоже 48% считают, что риски ИИ для рабочей среды больше, чем выгоды, и лишь 15% считают наоборот. Однако это не означает, что молодые собираются отказаться от ИИ. 52% учеников Gen Z в возрасте от 5 до 18 лет считают, что в будущем при поступлении в университет или другие формы высшего образования нужны навыки работы с ИИ; 48% полагают, что в будущем на работе также потребуется использовать ИИ. В школах при этом быстро формируют соответствующие правила: доля учащихся, у которых есть школьная политика по использованию ИИ, выросла с 51% в 2025 году до 74% в этом году.
От опросника до кампуса: на выпускных ИИ встречают освистыванием
Тревога молодого поколения по поводу ИИ, которая в этом году также стала заметной на общественных площадках в университетских кампусах США, проявляется всё отчётливее. Как сообщает Associated Press в мае, бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт выступил в Университете Аризоны перед примерно 10 тысячами выпускников; когда он говорил о том, как ИИ повлияет на каждую профессию, класс и сферу жизни, в аудитории много раз звучали свисты.
Похожая ситуация была на церемонии выпуска в University of Central Florida; а когда генеральный директор Big Machine Records Скотт Борчетта говорил в Middle Tennessee State University о том, что ИИ меняет музыкальное производство, студенты также отвечали свистом.
Часть студентов сообщила Associated Press, что в их ситуации есть противоречие: в школе их долго ограничивали или даже запрещали пользоваться ИИ, а когда они выходят на работу, их внезапно просят учиться сотрудничать с ИИ. Youth Poll, опубликованный Harvard Kennedy School Institute of Politics в 2025 году, также показывает: среди американской молодёжи в возрасте от 18 до 29 лет 44% считают, что A...
Гэвин Бейкер высоко оценил Grok Bot, сравнив его с «Claude Code moment», а собственное использование ИИ у него выросло в сто раз
Известный технологический инвестор Гэвин Бейкер недавно поделился в X своим опытом использования xAI Grok Bot и дал ему очень высокую оценку. Бейкер прямо заявил, что, по его мнению, Grok Bot, вероятно, станет ещё одним «моментом Claude Code» в развитии продуктов на базе ИИ, и оценил, что после внедрения Grok Bot его личное использование ИИ увеличилось примерно в 100 раз. Он даже привёл пример: раньше многие спрашивали, как ему удалось создать набор инструментов «Podcast summarizer» — то есть средство, которое автоматически систематизирует содержание подкастов. Но теперь он тратит на это около 15 секунд прямо в Grok Bot, и результат оказывается лучше, чем у инструментов, которыми он пользовался раньше. (Внутренний «ИИ-коллега» xAI уже в открытом доступе! Запущен Grok Bot, а Маск добавил: в эту неделю выйдет Grok 4.6) Эта оценка как нельзя лучше перекликается с тем, как xAI ранее описала Grok Bot: это не просто чат-бот, отвечающий на вопросы, а «ИИ-коллега», который может получать доступ к самостоятельным облачным компьютерам, входить на сайты и в инструменты и продолжать выполнять задачи.
Гэвин Бейкер: «Возможно, это ещё один Claude Code moment»
Бейкер отметил: «Я думаю, что @bot — это ещё один Claude Code moment для ИИ. Моя оценка — что использование ИИ у меня выросло примерно в 100 раз».
Под «Claude Code moment» подразумевается не только то, что какая-то модель стала сильнее, а то, что продукт успешно изменяет частоту взаимодействия пользователя с ИИ и способы работы. Claude Code превращает ИИ из инструмента, который раньше требовал от инженеров постоянного копирования кода и вставки в чат-поле для вопросов, в агента, который может напрямую входить в среду разработки, читать весь codebase и даже сам модифицировать и запускать код.
Если раньше ИИ включали в основном только при возникновении конкретной проблемы, то когда агент может надолго оставаться в рабочей среде, напрямую управлять инструментами и брать на себя полностью завершённую задачу, ИИ может перейти из статуса «время от времени используемого помощника» в уровень постоянного исполнения, встроенного в повседневный рабочий процесс. Это, вероятно, и есть более важный продуктовый сигнал, стоящий за словами Бейкера о росте «использования ИИ в 100 раз».
Инструмент для кратких выжимок подкастов — готово за 15 секунд
Бейкер особенно отметил, что до этого с ним связывались многие люди и спрашивали, как он может создать Podcast summarizer. Если идти традиционным путём, обычно нужно обрабатывать аудио подкастов или исходные расшифровки, проектировать процесс суммаризации, подключать модели и задавать формат вывода, а иногда ещё и отдельно создавать интерфейс. Но Бейкер говорит: «Я примерно за 15 секунд сделал это в Grok Bot — и это оказалось лучше, чем версия, которой я пользовался раньше».
Изначально Grok Bot — это внутренний «ИИ-коллега» xAI. 12 августа xAI опубликовала Grok Bot Early Beta. Судя по продуктовой позиции xAI, у каждого Grok Bot есть собственный облачный компьютер: он может входить на сайты, в приложения и корпоративные инструменты, которыми пользователи пользуются в повседневной жизни. Даже если у сервиса нет полноценного API или MCP, бот всё равно может управлять графическим интерфейсом напрямую, как живой человек.
Поэтому логика продукта заключается не в том, чтобы ждать вопроса пользователя и потом выдавать ответ, а в том, чтобы дать пользователю возможность «поручить задачу коллеге» — передать целый рабочий пакет. Бот может сохранять контекст работы, продолжать выполнять задания и даже продолжать работать в облаке после того, как человек закроет компьютер, возвращаясь к запросам к пользователю лишь на этапах, где нужна авторизация или человеческое решение.
Эта статья: Гэвин Бейкер высоко оценил Grok Bot — он как «Claude Code moment», а его использование ИИ выросло в сто раз
Впервые опубликовано на.
Известный технологический инвестор Гэвин Бейкер недавно поделился в X своим опытом использования xAI Grok Bot и дал ему очень высокую оценку. Бейкер прямо заявил, что, по его мнению, Grok Bot, вероятно, станет ещё одним «моментом Claude Code» в развитии продуктов на базе ИИ, и оценил, что после внедрения Grok Bot его личное использование ИИ увеличилось примерно в 100 раз. Он даже привёл пример: раньше многие спрашивали, как ему удалось создать набор инструментов «Podcast summarizer» — то есть средство, которое автоматически систематизирует содержание подкастов. Но теперь он тратит на это около 15 секунд прямо в Grok Bot, и результат оказывается лучше, чем у инструментов, которыми он пользовался раньше. (Внутренний «ИИ-коллега» xAI уже в открытом доступе! Запущен Grok Bot, а Маск добавил: в эту неделю выйдет Grok 4.6) Эта оценка как нельзя лучше перекликается с тем, как xAI ранее описала Grok Bot: это не просто чат-бот, отвечающий на вопросы, а «ИИ-коллега», который может получать доступ к самостоятельным облачным компьютерам, входить на сайты и в инструменты и продолжать выполнять задачи.
Гэвин Бейкер: «Возможно, это ещё один Claude Code moment»
Бейкер отметил: «Я думаю, что @bot — это ещё один Claude Code moment для ИИ. Моя оценка — что использование ИИ у меня выросло примерно в 100 раз».
Под «Claude Code moment» подразумевается не только то, что какая-то модель стала сильнее, а то, что продукт успешно изменяет частоту взаимодействия пользователя с ИИ и способы работы. Claude Code превращает ИИ из инструмента, который раньше требовал от инженеров постоянного копирования кода и вставки в чат-поле для вопросов, в агента, который может напрямую входить в среду разработки, читать весь codebase и даже сам модифицировать и запускать код.
Если раньше ИИ включали в основном только при возникновении конкретной проблемы, то когда агент может надолго оставаться в рабочей среде, напрямую управлять инструментами и брать на себя полностью завершённую задачу, ИИ может перейти из статуса «время от времени используемого помощника» в уровень постоянного исполнения, встроенного в повседневный рабочий процесс. Это, вероятно, и есть более важный продуктовый сигнал, стоящий за словами Бейкера о росте «использования ИИ в 100 раз».
Инструмент для кратких выжимок подкастов — готово за 15 секунд
Бейкер особенно отметил, что до этого с ним связывались многие люди и спрашивали, как он может создать Podcast summarizer. Если идти традиционным путём, обычно нужно обрабатывать аудио подкастов или исходные расшифровки, проектировать процесс суммаризации, подключать модели и задавать формат вывода, а иногда ещё и отдельно создавать интерфейс. Но Бейкер говорит: «Я примерно за 15 секунд сделал это в Grok Bot — и это оказалось лучше, чем версия, которой я пользовался раньше».
Изначально Grok Bot — это внутренний «ИИ-коллега» xAI. 12 августа xAI опубликовала Grok Bot Early Beta. Судя по продуктовой позиции xAI, у каждого Grok Bot есть собственный облачный компьютер: он может входить на сайты, в приложения и корпоративные инструменты, которыми пользователи пользуются в повседневной жизни. Даже если у сервиса нет полноценного API или MCP, бот всё равно может управлять графическим интерфейсом напрямую, как живой человек.
Поэтому логика продукта заключается не в том, чтобы ждать вопроса пользователя и потом выдавать ответ, а в том, чтобы дать пользователю возможность «поручить задачу коллеге» — передать целый рабочий пакет. Бот может сохранять контекст работы, продолжать выполнять задания и даже продолжать работать в облаке после того, как человек закроет компьютер, возвращаясь к запросам к пользователю лишь на этапах, где нужна авторизация или человеческое решение.
Эта статья: Гэвин Бейкер высоко оценил Grok Bot — он как «Claude Code moment», а его использование ИИ выросло в сто раз
Впервые опубликовано на.
$NVDAB $MSFTB $GOOGLB
NVIDIA в сотрудничестве с OpenAI и SB Energy строит AI-завод на 4,25 ГВт! Хуанг Жэньсюнь: следующий узкий контур — земля, электроэнергия и дата-центр
В своем последнем посте генеральный директор NVIDIA Хуанг Жэньсюнь в статье «Securing the Infrastructure of Intelligence» отмечает, что после чипов, передовой упаковки, памяти и сети стратегическим ресурсом для AI Factory теперь становится LPS — Land, Power, Shell (земля, электроэнергия и внешняя оболочка зданий дата-центров). NVIDIA также расширяет подход, с помощью которого она ранее управляла полупроводниковой цепочкой поставок, на инфраструктуру дата-центров: компания начинает напрямую помогать фиксировать долгосрочные мощности LPS. Хуанг Жэньсюнь объявил, что NVIDIA будет сотрудничать с SB Energy, чтобы забронировать мощности дата-центра в кампусе PORTS-Pike Technology Campus в Портсмуте, штат Огайо, США, а OpenAI выступит арендатором. Хуанг Жэньсюнь вновь подчеркнул ключевую мысль: «В экономике ИИ вычислительные мощности — это выручка» (In the AI economy, compute is revenue).
Первоначальный масштаб AI Factory OpenAI в Огайо — 4,25 ГВт По словам Хуанга, OpenAI построит и будет эксплуатировать крупный AI Factory на PORTS-Pike, используя полную платформу NVIDIA DSX AI Factory, включая GPU, CPU, сетевое оборудование и инфраструктурное ПО. На первом этапе планируется обеспечить мощность AI Factory 4,25 ГВт (гига). Хуанг оценивает: развертывание на PORTS-Pike каждой генерации системы NVIDIA AI Factory — это примерно 1,5 млн GPU NVIDIA, что приносит NVIDIA около 150–200 млрд долларов выручки. При этом это не разовая закупка GPU. Инфраструктура PORTS-Pike рассчитана на эксплуатацию десятилетиями; в дальнейшем GPU, CPU и сетевое оборудование можно будет регулярно обновлять по мере выхода последующих поколений после Blackwell.
Поэтому NVIDIA считает, что по-настоящему важная экономическая модель такова: земля, электроэнергия и дата-центр — активы с длительным сроком службы, тогда как GPU можно постоянно обновлять. Кроме того, в будущем NVIDIA может получить дополнительный остаточный объем мощности на PORTS-Pike в размере 3,75 ГВт, что потенциально увеличит общий масштаб площадки до примерно 8 ГВт.
AI-коммерция NVIDIA до 2030 года — до 600 млрд долларов PORTS-Pike — лишь часть более широкого сотрудничества OpenAI и NVIDIA. Хуанг Жэньсюнь сообщил, что OpenAI взяла обязательство в больших масштабах развертывать инфраструктуру NVIDIA AI до 2030 года. Сейчас уже существующие и запланированные проекты в сумме примерно соответствуют 12 ГВт NVIDIA Compute. Если NVIDIA дополнительно получит остаточную мощность на PORTS-Pike, общий объем возможностей сотрудничества может вырасти до 16 ГВт.
По расчетам NVIDIA: общие бизнес-возможности для NVIDIA Compute, которые приходятся на OpenAI до 2030 года, составляют примерно 60 млрд долларов. Это также показывает, насколько капиталоемкими будут планы OpenAI в ближайшие несколько лет. По мере роста потребностей в обучении и инференсе ограничения для передовых компаний в области ИИ заключаются уже не только в том, могут ли они купить GPU, а в том, смогут ли они получить электропитание, землю и дата-центры масштаба в несколько ГВт, а также заключить инфраструктурные контракты, рассчитанные зачастую на десятилетия.
Зачем NVIDIA гарантировать OpenAI? Хуанг Жэньсюнь отдельно объяснил, почему NVIDIA должна вмешаться в строительство инфраструктуры дата-центров OpenAI. AWS, Microsoft, Google и другие крупные провайдеры облачных услуг, а также крупные компании инвестиционного класса обладают огромными активами и обязательствами, инфраструктурными командами и возможностями долгосрочного финансирования, поэтому обычно они могут самостоятельно получать землю, электроэнергию и строить дата-центры. Хуанг подчеркнул, что модель, когда такие клиенты строят AI Factory своими силами, в будущем все равно будет составлять основную часть бизнеса NVIDIA. Передовые AI-лаборатории, такие как OpenAI, могут иметь очень высокие потребности в обучении моделей и инференсе, быстро растущую выручку и клиентов, но темпы роста бизнеса могут быть намного выше скорости накопления собственных активов и обязательств и долгосрочной кредитной истории.
Иначе говоря, даже если AI-компания может доказать: «если у нас будет больше GPU, мы сможем обслуживать больше клиентов и получать больше выручки», это не означает, что она способна самостоятельно подписать контракт на 20 лет на землю и электроэнергию в масштабе нескольких ГВт. Хуанг считает, что узкое место в росте таких компаний сейчас смещается от алгоритмов и рыночного спроса к вопросу, удастся ли получить достаточные вычислительные мощности. Поэтому NVIDIA использует свой масштаб, кредитоспособность и видимость будущего спроса на GPU, чтобы помочь заранее закрепить инфраструктуру.
Сколько рисков берет на себя NVIDIA для OpenAI? Это сразу поднимает самый чувствительный для рынка вопрос: не делает ли NVIDIA так, чтобы продать GPU — и одновременно профинансировать клиента? В статье Хуанг Жэньсюнь специально прояснил: объем поддержки NVIDIA для PORTS-Pike составляет около 4 ГВт и 20 лет, но это не означает, что NVIDIA берет на себя всю стоимость дата-центра для OpenAI. Ответственность NVIDIA ограничивается оплатой аренды и электроэнергии за определенную часть, а также договоренными обязательствами по ликвидационной стоимости (residual-value commitment); компания не несет ответственность за всю площадку или за все обязательства арендаторов OpenAI.
И соответствующие гарантии не вступают в силу мгновенно — они запускаются поэтапно по мере ввода дата-центра в эксплуатацию в 2028–2030 годах. По мере того как OpenAI будет платить аренду и дата-центр будет официально выходить на проектные мощности, объем оставшихся рисков, на которые подвержена NVIDIA, будет постепенно снижаться.
Тревога по поводу рефинансирования по кругу? Хуанг Жэньсюнь напрямую ответил На фоне стремительного роста инвестиций в AI-инфраструктуру в последние годы рынок начал…
NVIDIA в сотрудничестве с OpenAI и SB Energy строит AI-завод на 4,25 ГВт! Хуанг Жэньсюнь: следующий узкий контур — земля, электроэнергия и дата-центр
В своем последнем посте генеральный директор NVIDIA Хуанг Жэньсюнь в статье «Securing the Infrastructure of Intelligence» отмечает, что после чипов, передовой упаковки, памяти и сети стратегическим ресурсом для AI Factory теперь становится LPS — Land, Power, Shell (земля, электроэнергия и внешняя оболочка зданий дата-центров). NVIDIA также расширяет подход, с помощью которого она ранее управляла полупроводниковой цепочкой поставок, на инфраструктуру дата-центров: компания начинает напрямую помогать фиксировать долгосрочные мощности LPS. Хуанг Жэньсюнь объявил, что NVIDIA будет сотрудничать с SB Energy, чтобы забронировать мощности дата-центра в кампусе PORTS-Pike Technology Campus в Портсмуте, штат Огайо, США, а OpenAI выступит арендатором. Хуанг Жэньсюнь вновь подчеркнул ключевую мысль: «В экономике ИИ вычислительные мощности — это выручка» (In the AI economy, compute is revenue).
Первоначальный масштаб AI Factory OpenAI в Огайо — 4,25 ГВт По словам Хуанга, OpenAI построит и будет эксплуатировать крупный AI Factory на PORTS-Pike, используя полную платформу NVIDIA DSX AI Factory, включая GPU, CPU, сетевое оборудование и инфраструктурное ПО. На первом этапе планируется обеспечить мощность AI Factory 4,25 ГВт (гига). Хуанг оценивает: развертывание на PORTS-Pike каждой генерации системы NVIDIA AI Factory — это примерно 1,5 млн GPU NVIDIA, что приносит NVIDIA около 150–200 млрд долларов выручки. При этом это не разовая закупка GPU. Инфраструктура PORTS-Pike рассчитана на эксплуатацию десятилетиями; в дальнейшем GPU, CPU и сетевое оборудование можно будет регулярно обновлять по мере выхода последующих поколений после Blackwell.
Поэтому NVIDIA считает, что по-настоящему важная экономическая модель такова: земля, электроэнергия и дата-центр — активы с длительным сроком службы, тогда как GPU можно постоянно обновлять. Кроме того, в будущем NVIDIA может получить дополнительный остаточный объем мощности на PORTS-Pike в размере 3,75 ГВт, что потенциально увеличит общий масштаб площадки до примерно 8 ГВт.
AI-коммерция NVIDIA до 2030 года — до 600 млрд долларов PORTS-Pike — лишь часть более широкого сотрудничества OpenAI и NVIDIA. Хуанг Жэньсюнь сообщил, что OpenAI взяла обязательство в больших масштабах развертывать инфраструктуру NVIDIA AI до 2030 года. Сейчас уже существующие и запланированные проекты в сумме примерно соответствуют 12 ГВт NVIDIA Compute. Если NVIDIA дополнительно получит остаточную мощность на PORTS-Pike, общий объем возможностей сотрудничества может вырасти до 16 ГВт.
По расчетам NVIDIA: общие бизнес-возможности для NVIDIA Compute, которые приходятся на OpenAI до 2030 года, составляют примерно 60 млрд долларов. Это также показывает, насколько капиталоемкими будут планы OpenAI в ближайшие несколько лет. По мере роста потребностей в обучении и инференсе ограничения для передовых компаний в области ИИ заключаются уже не только в том, могут ли они купить GPU, а в том, смогут ли они получить электропитание, землю и дата-центры масштаба в несколько ГВт, а также заключить инфраструктурные контракты, рассчитанные зачастую на десятилетия.
Зачем NVIDIA гарантировать OpenAI? Хуанг Жэньсюнь отдельно объяснил, почему NVIDIA должна вмешаться в строительство инфраструктуры дата-центров OpenAI. AWS, Microsoft, Google и другие крупные провайдеры облачных услуг, а также крупные компании инвестиционного класса обладают огромными активами и обязательствами, инфраструктурными командами и возможностями долгосрочного финансирования, поэтому обычно они могут самостоятельно получать землю, электроэнергию и строить дата-центры. Хуанг подчеркнул, что модель, когда такие клиенты строят AI Factory своими силами, в будущем все равно будет составлять основную часть бизнеса NVIDIA. Передовые AI-лаборатории, такие как OpenAI, могут иметь очень высокие потребности в обучении моделей и инференсе, быстро растущую выручку и клиентов, но темпы роста бизнеса могут быть намного выше скорости накопления собственных активов и обязательств и долгосрочной кредитной истории.
Иначе говоря, даже если AI-компания может доказать: «если у нас будет больше GPU, мы сможем обслуживать больше клиентов и получать больше выручки», это не означает, что она способна самостоятельно подписать контракт на 20 лет на землю и электроэнергию в масштабе нескольких ГВт. Хуанг считает, что узкое место в росте таких компаний сейчас смещается от алгоритмов и рыночного спроса к вопросу, удастся ли получить достаточные вычислительные мощности. Поэтому NVIDIA использует свой масштаб, кредитоспособность и видимость будущего спроса на GPU, чтобы помочь заранее закрепить инфраструктуру.
Сколько рисков берет на себя NVIDIA для OpenAI? Это сразу поднимает самый чувствительный для рынка вопрос: не делает ли NVIDIA так, чтобы продать GPU — и одновременно профинансировать клиента? В статье Хуанг Жэньсюнь специально прояснил: объем поддержки NVIDIA для PORTS-Pike составляет около 4 ГВт и 20 лет, но это не означает, что NVIDIA берет на себя всю стоимость дата-центра для OpenAI. Ответственность NVIDIA ограничивается оплатой аренды и электроэнергии за определенную часть, а также договоренными обязательствами по ликвидационной стоимости (residual-value commitment); компания не несет ответственность за всю площадку или за все обязательства арендаторов OpenAI.
И соответствующие гарантии не вступают в силу мгновенно — они запускаются поэтапно по мере ввода дата-центра в эксплуатацию в 2028–2030 годах. По мере того как OpenAI будет платить аренду и дата-центр будет официально выходить на проектные мощности, объем оставшихся рисков, на которые подвержена NVIDIA, будет постепенно снижаться.
Тревога по поводу рефинансирования по кругу? Хуанг Жэньсюнь напрямую ответил На фоне стремительного роста инвестиций в AI-инфраструктуру в последние годы рынок начал…
$GOOGLB
Универсальный ИИ превосходит специализированные клинические инструменты: исследование Nature неожиданно раскрывает правду о медИИ
В медицине «собранный под задачу ИИ» не обязательно выигрывает у «универсального ИИ». В исследовании, опубликованном в Nature Medicine, три универсальные передовые крупные языковые модели (LLM) в ряде медицинских бенчмарков и в ответах на реальные вопросы врачей продемонстрировали всестороннее превосходство над двумя популярными клиническими ИИ-инструментами; при этом результаты последних лишь примерно соответствуют ИИ-дайджестам от Google.
Три универсальные модели, сравнение которых проводилось в трёх этапах, сопоставлялись с двумя клиническими ИИ-инструментами — OpenEvidence и UpToDate Expert AI. Оценка состояла из трёх раундов: первый — 500 вопросов MedQA, проверка медицинских знаний; второй — 500 пунктов HealthBench, оценка согласованности с клиницистами; третий — бенчмарк RCQ «реальные клинические вопросы», взятый у врачей в реальной клинической среде: 100 деидентифицированных вопросов, затем 12 американских клиницистов в рандомизированном слепом тесте ставили им оценки, в сумме было получено 1 800 размеченных записей.
Универсальные модели победили во всех трёх раундах: максимальный результат на MedQA — 97,4% — показал, что универсальные модели уверенно превосходят конкурентов на всех этапах. Например, в MedQA: наивысшая точность была у Gemini — 97,4%, у GPT — 94,2%, у Claude — 90,2%; в то время как у OpenEvidence — 89,6%, а у UpToDate — 88,4%. Более того, в самом приближенном к практике бенчмарке RCQ эти два клинических инструмента показывают результаты, сопоставимые лишь с «ИИ Поиска Google» при включённой автоматической сводке.
Сигнал тревоги для «крепости» вертикального медицинского ИИ
Этот результат бросает вызов распространённому предположению: в такой высокопрофессиональной области, как медицина, якобы надёжным может быть только ИИ, «особенно собранный» и «насыщенный» профильными данными. Исследование показывает: когда универсальная передовая модель сама по себе уже достаточно сильна, а у специализированного инструмента нет очевидной дополнительной ценности, «крепость» может начать рушиться. Оно также подчёркивает регуляторный разрыв: некоторые клинические ИИ-инструменты уже получили одобрение и сертификацию в США от FDA, однако в тестах уступили универсальной модели, специально не настроенной под медицину. Это подчёркивает, что действующие стандарты валидации могут не успевать за темпами прогресса моделей.
Важно отметить: это исследование в первую очередь опирается на оценку по бенчмаркам и в формате слепого тестирования, и оно не означает, что «универсальные модели можно прямо использовать для приёма пациентов». В медицинской практике по-прежнему требуются более строгие клинические проверки — с точки зрения ответственности, комплаенса и безопасности. Но по крайней мере в задаче «отвечать на медицинские вопросы» универсальный ИИ уже догнал — а в некоторых аспектах и обогнал — специализированные инструменты.
Эта статья Универсальный ИИ превосходит клинические специализированные инструменты: исследование Nature неожиданно раскрывает правду о медИИ Впервые появилась на .
Универсальный ИИ превосходит специализированные клинические инструменты: исследование Nature неожиданно раскрывает правду о медИИ
В медицине «собранный под задачу ИИ» не обязательно выигрывает у «универсального ИИ». В исследовании, опубликованном в Nature Medicine, три универсальные передовые крупные языковые модели (LLM) в ряде медицинских бенчмарков и в ответах на реальные вопросы врачей продемонстрировали всестороннее превосходство над двумя популярными клиническими ИИ-инструментами; при этом результаты последних лишь примерно соответствуют ИИ-дайджестам от Google.
Три универсальные модели, сравнение которых проводилось в трёх этапах, сопоставлялись с двумя клиническими ИИ-инструментами — OpenEvidence и UpToDate Expert AI. Оценка состояла из трёх раундов: первый — 500 вопросов MedQA, проверка медицинских знаний; второй — 500 пунктов HealthBench, оценка согласованности с клиницистами; третий — бенчмарк RCQ «реальные клинические вопросы», взятый у врачей в реальной клинической среде: 100 деидентифицированных вопросов, затем 12 американских клиницистов в рандомизированном слепом тесте ставили им оценки, в сумме было получено 1 800 размеченных записей.
Универсальные модели победили во всех трёх раундах: максимальный результат на MedQA — 97,4% — показал, что универсальные модели уверенно превосходят конкурентов на всех этапах. Например, в MedQA: наивысшая точность была у Gemini — 97,4%, у GPT — 94,2%, у Claude — 90,2%; в то время как у OpenEvidence — 89,6%, а у UpToDate — 88,4%. Более того, в самом приближенном к практике бенчмарке RCQ эти два клинических инструмента показывают результаты, сопоставимые лишь с «ИИ Поиска Google» при включённой автоматической сводке.
Сигнал тревоги для «крепости» вертикального медицинского ИИ
Этот результат бросает вызов распространённому предположению: в такой высокопрофессиональной области, как медицина, якобы надёжным может быть только ИИ, «особенно собранный» и «насыщенный» профильными данными. Исследование показывает: когда универсальная передовая модель сама по себе уже достаточно сильна, а у специализированного инструмента нет очевидной дополнительной ценности, «крепость» может начать рушиться. Оно также подчёркивает регуляторный разрыв: некоторые клинические ИИ-инструменты уже получили одобрение и сертификацию в США от FDA, однако в тестах уступили универсальной модели, специально не настроенной под медицину. Это подчёркивает, что действующие стандарты валидации могут не успевать за темпами прогресса моделей.
Важно отметить: это исследование в первую очередь опирается на оценку по бенчмаркам и в формате слепого тестирования, и оно не означает, что «универсальные модели можно прямо использовать для приёма пациентов». В медицинской практике по-прежнему требуются более строгие клинические проверки — с точки зрения ответственности, комплаенса и безопасности. Но по крайней мере в задаче «отвечать на медицинские вопросы» универсальный ИИ уже догнал — а в некоторых аспектах и обогнал — специализированные инструменты.
Эта статья Универсальный ИИ превосходит клинические специализированные инструменты: исследование Nature неожиданно раскрывает правду о медИИ Впервые появилась на .
По сообщениям, Stripe за более чем 7 млрд долларов приобретает AI-модельный шлюз OpenRouter
Платежный гигант Stripe расширяет свое присутствие в области базовой инфраструктуры для ИИ. Согласно сообщению Bloomberg, Stripe уже договорилась о покупке стартапа OpenRouter — AI-модельного шлюза — за сумму свыше 7 млрд долларов. Ранее уже появлялись слухи об этой сделке, а теперь сообщают, что она окончательно согласована. Что такое OpenRouter: OpenRouter — это «AI-версия Stripe». Он представляет собой «AI-шлюз», который позволяет клиентам в зависимости от задач и бюджета свободно переключаться между более чем 400 моделями ИИ. Генеральный директор Алекс Аталах (сооснователь OpenSea) описывает его как «Stripe для мира ИИ»: с помощью одной точки доступа объединять системы разных компаний и избегать привязки к одному поставщику. Компания была основана в 2023 году Аталахом и Луи Виши. Сейчас у нее около 8 млн пользователей по всему миру. В этом году в мае после завершения раунда B на 113 млн долларов оценка компании составила примерно 1,3 млрд долларов. За полгода оценка выросла более чем в 5 раз — спрос на «самый выгодный по стоимости ИИ» Приобретение на сумму свыше 7 млрд долларов — это более чем пятикратный рост по сравнению с оценкой OpenRouter в мае (1,3 млрд долларов). Также сделка указывает на тенденцию: компании все чаще хотят получать доступ к ИИ «самым экономичным способом», и прослойка, которая позволяет сравнивать цены и переключаться между несколькими моделями, становится все более востребованной. Для Stripe перенос логики «одним интерфейсом связать весь мир» из платежей в ИИ означает, что в части распространения моделей и биллинга позиция заранее закрепляется. Эта статья «По сообщениям, Stripe за более чем 7 млрд долларов приобретает AI-модельный шлюз OpenRouter» впервые появилась на .
Платежный гигант Stripe расширяет свое присутствие в области базовой инфраструктуры для ИИ. Согласно сообщению Bloomberg, Stripe уже договорилась о покупке стартапа OpenRouter — AI-модельного шлюза — за сумму свыше 7 млрд долларов. Ранее уже появлялись слухи об этой сделке, а теперь сообщают, что она окончательно согласована. Что такое OpenRouter: OpenRouter — это «AI-версия Stripe». Он представляет собой «AI-шлюз», который позволяет клиентам в зависимости от задач и бюджета свободно переключаться между более чем 400 моделями ИИ. Генеральный директор Алекс Аталах (сооснователь OpenSea) описывает его как «Stripe для мира ИИ»: с помощью одной точки доступа объединять системы разных компаний и избегать привязки к одному поставщику. Компания была основана в 2023 году Аталахом и Луи Виши. Сейчас у нее около 8 млн пользователей по всему миру. В этом году в мае после завершения раунда B на 113 млн долларов оценка компании составила примерно 1,3 млрд долларов. За полгода оценка выросла более чем в 5 раз — спрос на «самый выгодный по стоимости ИИ» Приобретение на сумму свыше 7 млрд долларов — это более чем пятикратный рост по сравнению с оценкой OpenRouter в мае (1,3 млрд долларов). Также сделка указывает на тенденцию: компании все чаще хотят получать доступ к ИИ «самым экономичным способом», и прослойка, которая позволяет сравнивать цены и переключаться между несколькими моделями, становится все более востребованной. Для Stripe перенос логики «одним интерфейсом связать весь мир» из платежей в ИИ означает, что в части распространения моделей и биллинга позиция заранее закрепляется. Эта статья «По сообщениям, Stripe за более чем 7 млрд долларов приобретает AI-модельный шлюз OpenRouter» впервые появилась на .
$ETH $SOL
Есть ли еще шанс у блокчейна? Исследователь заново оценивает Layer 1: как нарратив превращается в ценность для держателей токенов?
В то время как сообщество Solana вскоре проведет голосование по SIMD-0550 «Double Disinflation Speed» и SIMD-0553 «Resource Fees», бывший руководитель исследовательского направления Consensys, а ныне ключевой разработчик экосистемы Solana Макс Ресник опубликовал пространную статью, пытаясь ответить на более фундаментальный вопрос, чем сами эти два предложения: как вообще должна оцениваться Layer 1 блокчейн? Ресник считает, что нынешний способ оценивания L1 в крипторынке очень похож на фондовый рынок конца 1920-х годов: вокруг полно историй о росте, но нет рамки, которая бы превращала эти истории в стоимость активов. «Количество разработчиков бьет рекорды», «объем торгов бьет рекорды», «в будущем токены станут деньгами», «цифровая нефть», «опционы на выбор будущей финансовой системы» — возможно, в этих нарративах и нет ошибок, но Ресник подчеркивает: если невозможно объяснить, как эти активности в итоге превращаются в tokenholder surplus (избыточную ценность для держателей токенов), то это нельзя считать полноценной моделью оценки.
L1 можно оценивать так же, как оценивают акции. Ресник выходит на тему из теории ценообразования активов в традиционных финансах. Джон Берр Уильямс в 1938 году в книге «The Theory of Investment Value» предложил, что стоимость акций по сути равна текущей стоимости будущих дивидендов; позже Мертон Гордон также указал, что, как и другие активы, акции свою стоимость получают из тех будущих доходов, которые, по ожиданиям держателей, они смогут получать. Иными словами, компания не получает какую-то оценку только потому, что она «очень важная», «быстро растет» или «ее технологию нельзя заменить». По-настоящему важно то, сколько стоимости в конечном итоге забирают акционеры из экономической деятельности, которую компания создает.
Ресник считает, что та же логика должна применяться и к L1 токенам. Для блокчейна основная часть доходов, создаваемых сетью, может возвращаться к держателям токенов двумя способами: первый — сжигание комиссий; по экономическому эффекту это похоже на buyback акций компаниями. Второй — распределение комиссий между валидаторами/стейкерами; это похоже на то, как компании выплачивают дивиденды акционерам. Поэтому даже если блокчейн обрабатывает миллионы транзакций в день, это не означает, что его токен обязательно будет обладать одинаковой степенью ценности. Если большая часть экономических излишков, возникающих от транзакций, в итоге уходит приложениям, валидаторам, MEV-искателям или другим посредникам и не возвращается к держателям токенов, то масштабные торговые активности могут создать лишь ограниченную tokenholder value. И наоборот: если у цепочки с меньшим объемом транзакций получается конвертировать более высокую долю экономической активности в доходы для держателей токенов, то теоретически ее стоимость как актива может оказаться выше.
Стимулы стейкинга — не доход, и инфляцию нельзя напрямую считать стоимостью
В этой рамке еще один ключевой момент — как учитывать наиболее распространенные «инфляционные» стимулы в виде вознаграждений за стейкинг. Ресник полагает, что staking rewards, выплачиваемые за счет эмиссии токенов, нельзя напрямую считать доходом, который создает блокчейн; так же нельзя напрямую считать это «стоимостью», которую сеть платит вовне. Причина в том, что новые токены создаются протоколом и распределяются среди стейкеров — по сути, происходит размывание (dilution) для несдающих токенов держателей, а стоимость перераспределяется в пользу стейкеров. С общей точки зрения всех держателей токенов, эта стоимость «прибавь и вычти» взаимно компенсируется. Вот почему Ресник считает, что нельзя просто увидеть, как Solana платит большое количество SOL валидаторам и стейкерам, и сделать вывод «Solana в минусе».
Конечно, аналитики могут включать инфляционные вознаграждения в качестве стоимости, но тогда им придется одновременно учитывать вновь выпускаемые токены как соответствующий источник стоимости; иначе вся бухгалтерская модель будет искажена. Похожие проблемы возникают и с тем, как учитывать токены в распоряжении фонда и расходы фонда. Например, если аналитик уже относит Foundation spending к операционным издержкам, то токены фонда, которые еще не потрачены, нельзя снова полностью включать в модель оценки циркулирующего предложения — иначе можно получить эффект двойного учета. Поэтому Ресник выступает за то, чтобы оценка L1 как минимум опиралась на четкие и согласованные правила классификации Revenue (доход), Cost (стоимость) и Total Supply (общее предложение).
Не все комиссии имеют одинаковую ценность
Но даже если подтвердить, что комиссии — это действительно тот доход, за которым стоит внимательно наблюдать, вопрос все равно не заканчивается. Ресник особенно подчеркивает «качество дохода». В анализе фондового рынка, оценивая SaaS-компании, очень важна ARR (annual recurring revenue) — ежегодный регулярный доход, потому что устойчивость recurring revenue намного выше, чем у разовых поступлений. Тот же подход можно применить и к блокчейну. Например, доллар комиссий, который приходит из долгосрочной стабильной финансовой активности, и доллар комиссий, который приходит из airdrop-mining, ажиотажа вокруг мемкоинов, «волны» ликвидаций или краткосрочной сетевой перегрузки, не должны получать полностью одинаковые коэффициенты оценки.
По-настоящему важны две вещи: устойчивость и защищенность. Инвесторам нужно понять, платят ли пользователи потому, что блокчейн предоставляет незаменимую экономическую полезность, или просто из-за притока краткосрочных спекулятивных активностей; и сохраняются ли эти доходы после прекращения субсидий и снижения волатильности. И еще важнее: способен ли общедоступный блокчейн повышать цену, не «выталкивая» сделки, приложения и поток ордеров в другие места.
Ресник: рынок может недооценивать способность Solana и Ethereum к ценообразованию
Ресник считает, что в прошлом крипторынок одновременно допускал две ошибки в противоположных направлениях. С одной стороны, рынок мог переоценивать качество доходов блокчейна: поскольку значительная часть ончейн-активности носит спекулятивный, рефлексивный и циклический характер, комиссионные, которые резко растут в период бычьего рынка, не обязательно смогут поддерживаться долго. Но с другой стороны, инвесторы тоже могли недооценивать сетевые эффекты зрелых L1. Ликвидность, приложения, кошельки, инфраструктура, пользователи, разработчики, ончейн-активы и поток ордеров усиливают друг друга, и в результате крупные общедоступные сети формируют более прочный ров (moat), чем кажется на поверхности.
Поэтому...
Есть ли еще шанс у блокчейна? Исследователь заново оценивает Layer 1: как нарратив превращается в ценность для держателей токенов?
В то время как сообщество Solana вскоре проведет голосование по SIMD-0550 «Double Disinflation Speed» и SIMD-0553 «Resource Fees», бывший руководитель исследовательского направления Consensys, а ныне ключевой разработчик экосистемы Solana Макс Ресник опубликовал пространную статью, пытаясь ответить на более фундаментальный вопрос, чем сами эти два предложения: как вообще должна оцениваться Layer 1 блокчейн? Ресник считает, что нынешний способ оценивания L1 в крипторынке очень похож на фондовый рынок конца 1920-х годов: вокруг полно историй о росте, но нет рамки, которая бы превращала эти истории в стоимость активов. «Количество разработчиков бьет рекорды», «объем торгов бьет рекорды», «в будущем токены станут деньгами», «цифровая нефть», «опционы на выбор будущей финансовой системы» — возможно, в этих нарративах и нет ошибок, но Ресник подчеркивает: если невозможно объяснить, как эти активности в итоге превращаются в tokenholder surplus (избыточную ценность для держателей токенов), то это нельзя считать полноценной моделью оценки.
L1 можно оценивать так же, как оценивают акции. Ресник выходит на тему из теории ценообразования активов в традиционных финансах. Джон Берр Уильямс в 1938 году в книге «The Theory of Investment Value» предложил, что стоимость акций по сути равна текущей стоимости будущих дивидендов; позже Мертон Гордон также указал, что, как и другие активы, акции свою стоимость получают из тех будущих доходов, которые, по ожиданиям держателей, они смогут получать. Иными словами, компания не получает какую-то оценку только потому, что она «очень важная», «быстро растет» или «ее технологию нельзя заменить». По-настоящему важно то, сколько стоимости в конечном итоге забирают акционеры из экономической деятельности, которую компания создает.
Ресник считает, что та же логика должна применяться и к L1 токенам. Для блокчейна основная часть доходов, создаваемых сетью, может возвращаться к держателям токенов двумя способами: первый — сжигание комиссий; по экономическому эффекту это похоже на buyback акций компаниями. Второй — распределение комиссий между валидаторами/стейкерами; это похоже на то, как компании выплачивают дивиденды акционерам. Поэтому даже если блокчейн обрабатывает миллионы транзакций в день, это не означает, что его токен обязательно будет обладать одинаковой степенью ценности. Если большая часть экономических излишков, возникающих от транзакций, в итоге уходит приложениям, валидаторам, MEV-искателям или другим посредникам и не возвращается к держателям токенов, то масштабные торговые активности могут создать лишь ограниченную tokenholder value. И наоборот: если у цепочки с меньшим объемом транзакций получается конвертировать более высокую долю экономической активности в доходы для держателей токенов, то теоретически ее стоимость как актива может оказаться выше.
Стимулы стейкинга — не доход, и инфляцию нельзя напрямую считать стоимостью
В этой рамке еще один ключевой момент — как учитывать наиболее распространенные «инфляционные» стимулы в виде вознаграждений за стейкинг. Ресник полагает, что staking rewards, выплачиваемые за счет эмиссии токенов, нельзя напрямую считать доходом, который создает блокчейн; так же нельзя напрямую считать это «стоимостью», которую сеть платит вовне. Причина в том, что новые токены создаются протоколом и распределяются среди стейкеров — по сути, происходит размывание (dilution) для несдающих токенов держателей, а стоимость перераспределяется в пользу стейкеров. С общей точки зрения всех держателей токенов, эта стоимость «прибавь и вычти» взаимно компенсируется. Вот почему Ресник считает, что нельзя просто увидеть, как Solana платит большое количество SOL валидаторам и стейкерам, и сделать вывод «Solana в минусе».
Конечно, аналитики могут включать инфляционные вознаграждения в качестве стоимости, но тогда им придется одновременно учитывать вновь выпускаемые токены как соответствующий источник стоимости; иначе вся бухгалтерская модель будет искажена. Похожие проблемы возникают и с тем, как учитывать токены в распоряжении фонда и расходы фонда. Например, если аналитик уже относит Foundation spending к операционным издержкам, то токены фонда, которые еще не потрачены, нельзя снова полностью включать в модель оценки циркулирующего предложения — иначе можно получить эффект двойного учета. Поэтому Ресник выступает за то, чтобы оценка L1 как минимум опиралась на четкие и согласованные правила классификации Revenue (доход), Cost (стоимость) и Total Supply (общее предложение).
Не все комиссии имеют одинаковую ценность
Но даже если подтвердить, что комиссии — это действительно тот доход, за которым стоит внимательно наблюдать, вопрос все равно не заканчивается. Ресник особенно подчеркивает «качество дохода». В анализе фондового рынка, оценивая SaaS-компании, очень важна ARR (annual recurring revenue) — ежегодный регулярный доход, потому что устойчивость recurring revenue намного выше, чем у разовых поступлений. Тот же подход можно применить и к блокчейну. Например, доллар комиссий, который приходит из долгосрочной стабильной финансовой активности, и доллар комиссий, который приходит из airdrop-mining, ажиотажа вокруг мемкоинов, «волны» ликвидаций или краткосрочной сетевой перегрузки, не должны получать полностью одинаковые коэффициенты оценки.
По-настоящему важны две вещи: устойчивость и защищенность. Инвесторам нужно понять, платят ли пользователи потому, что блокчейн предоставляет незаменимую экономическую полезность, или просто из-за притока краткосрочных спекулятивных активностей; и сохраняются ли эти доходы после прекращения субсидий и снижения волатильности. И еще важнее: способен ли общедоступный блокчейн повышать цену, не «выталкивая» сделки, приложения и поток ордеров в другие места.
Ресник: рынок может недооценивать способность Solana и Ethereum к ценообразованию
Ресник считает, что в прошлом крипторынок одновременно допускал две ошибки в противоположных направлениях. С одной стороны, рынок мог переоценивать качество доходов блокчейна: поскольку значительная часть ончейн-активности носит спекулятивный, рефлексивный и циклический характер, комиссионные, которые резко растут в период бычьего рынка, не обязательно смогут поддерживаться долго. Но с другой стороны, инвесторы тоже могли недооценивать сетевые эффекты зрелых L1. Ликвидность, приложения, кошельки, инфраструктура, пользователи, разработчики, ончейн-активы и поток ордеров усиливают друг друга, и в результате крупные общедоступные сети формируют более прочный ров (moat), чем кажется на поверхности.
Поэтому...
Открытый исходный код Ali: Qwen 3.8-27B — Apache 2.0, мультимодальность, на ноутбуке можно запустить
Открытый ИИ снова сделал большой шаг вперёд. Команда Qwen из Alibaba 14 августа опубликовала с открытым исходным кодом Qwen 3.8-27B, выпустив его по лицензии Apache 2.0. Этот мультимодальный модельный вариант с 27 миллиардами параметров в некоторых тестах по программированию и агентским задачам заявляет результаты, которые даже немного лучше, чем у Anthropic Claude Opus 4.6 Max. 27-миллиардная мультимодальная модель тоже работает на ноутбуке. Согласно официальной карточке модели, у Qwen 3.8-27B около 27,8 млрд параметров; нативное окно контекста — 262 144 токена, его можно расширить до 1 млн, а также поддерживаются понимание текста, изображений и видео; лицензия — Apache 2.0, можно свободно использовать в коммерческих целях. Масштаб таких моделей после квантования позволяет запускать их даже на ноутбуках высокого класса или Mac — и это хорошо перекликается с недавним ажиотажем вокруг «локального ИИ»: взять бесплатную, работающую офлайн модель и напрямую установить её на своё устройство. Заявленные результаты: в сравнении с Opus 4.6 Max по данным из карточки моделей Qwen, Qwen 3.8-27B на SWE-bench Pro (61,7 против 53,4), LiveCodeBench v6 (90,3 против 88,8) и OSWorld-Verified (84,3 против 72,7) имеет более высокие оценки, чем Claude Opus 4.6 Max; однако в Terminal Bench 2.1 он уступает (73,0 против 78,2). Важно напомнить: в этом сравнении Opus 4.6 Max использует «официально опубликованные» результаты, а Qwen оценивается по тестовому фреймворку для Claude Code; условия для двух сторон не полностью совпадают. Эти цифры всё равно относятся к заявленным со стороны производителей и требуют независимой верификации. Открытая экосистема продолжает приближаться к переднему краю По сравнению с предыдущим поколением Qwen3.6-27B в новой версии заметно улучшились возможности в агентских и программных задачах: например, OSWorld-Verified вырос с 63,9 до 84,3, а DeepSWE — с 13,3 до 42,2. Это также продолжает тренд последних месяцев: «с низкими затратами» приближаться к закрытому переднему краю. Недавно сообщалось о DeepSeek V4 Pro, который делает упор на соотношение цена/качество в качестве конкурента Claude. Когда бесплатная локально разворачиваемая модель в некоторых задачах может то выигрывать, то уступать топовым закрытым моделям, это становится постоянным давлением на ценообразование и конкурентные преимущества OpenAI и Anthropic. Эта статья «Открытый исходный код Ali: Qwen 3.8-27B — Apache 2.0, мультимодальность, на ноутбуке можно запустить» впервые появилась на .
Открытый ИИ снова сделал большой шаг вперёд. Команда Qwen из Alibaba 14 августа опубликовала с открытым исходным кодом Qwen 3.8-27B, выпустив его по лицензии Apache 2.0. Этот мультимодальный модельный вариант с 27 миллиардами параметров в некоторых тестах по программированию и агентским задачам заявляет результаты, которые даже немного лучше, чем у Anthropic Claude Opus 4.6 Max. 27-миллиардная мультимодальная модель тоже работает на ноутбуке. Согласно официальной карточке модели, у Qwen 3.8-27B около 27,8 млрд параметров; нативное окно контекста — 262 144 токена, его можно расширить до 1 млн, а также поддерживаются понимание текста, изображений и видео; лицензия — Apache 2.0, можно свободно использовать в коммерческих целях. Масштаб таких моделей после квантования позволяет запускать их даже на ноутбуках высокого класса или Mac — и это хорошо перекликается с недавним ажиотажем вокруг «локального ИИ»: взять бесплатную, работающую офлайн модель и напрямую установить её на своё устройство. Заявленные результаты: в сравнении с Opus 4.6 Max по данным из карточки моделей Qwen, Qwen 3.8-27B на SWE-bench Pro (61,7 против 53,4), LiveCodeBench v6 (90,3 против 88,8) и OSWorld-Verified (84,3 против 72,7) имеет более высокие оценки, чем Claude Opus 4.6 Max; однако в Terminal Bench 2.1 он уступает (73,0 против 78,2). Важно напомнить: в этом сравнении Opus 4.6 Max использует «официально опубликованные» результаты, а Qwen оценивается по тестовому фреймворку для Claude Code; условия для двух сторон не полностью совпадают. Эти цифры всё равно относятся к заявленным со стороны производителей и требуют независимой верификации. Открытая экосистема продолжает приближаться к переднему краю По сравнению с предыдущим поколением Qwen3.6-27B в новой версии заметно улучшились возможности в агентских и программных задачах: например, OSWorld-Verified вырос с 63,9 до 84,3, а DeepSWE — с 13,3 до 42,2. Это также продолжает тренд последних месяцев: «с низкими затратами» приближаться к закрытому переднему краю. Недавно сообщалось о DeepSeek V4 Pro, который делает упор на соотношение цена/качество в качестве конкурента Claude. Когда бесплатная локально разворачиваемая модель в некоторых задачах может то выигрывать, то уступать топовым закрытым моделям, это становится постоянным давлением на ценообразование и конкурентные преимущества OpenAI и Anthropic. Эта статья «Открытый исходный код Ali: Qwen 3.8-27B — Apache 2.0, мультимодальность, на ноутбуке можно запустить» впервые появилась на .
Как Гэвин Бейкер смотрит на оценку Anthropic в 2 трлн долларов? В том же выпуске Дарио раскрывает, что в будущем останется лишь «Anthropic и правительства»
Темпы роста AI-стартапа Anthropic приводят Силиконовую долину к масштабам, которых раньше не было. В последнем эпизоде подкаста 《All-In Podcast》 обсуждали IPO-планы Anthropic. Помимо оценки в 2 трлн долларов, главный вопрос звучит так: если спрос на Клода продолжит расти нынешними темпами, хватит ли у Anthropic вычислительных мощностей и энергии, чтобы принять следующую волну роста? (Anthropic планирует выйти на биржу в октябре, бросая вызов оценке в 2 трлн долларов, и побивая максимальный рекорд IPO у SpaceX.) В программе упоминалось, что в отрасли ходят слухи: Anthropic может выйти на IPO с оценкой примерно 2 трлн долларов, однако инвестор Гэвин Бейкер относится к этой цифре с оговорками. Он считает, что новости об оценке накануне IPO часто замешаны в борьбе между андеррайтерами, и до публикации официального файла S-1 не стоит напрямую воспринимать 2 трлн долларов как окончательный ценник.
Бейкер также раскрыл в выпуске, что из разговоров с несколькими заслуживающими доверия источниками он узнал: генеральный директор Anthropic Дарио Амодей однажды говорил внутри компании, что в будущем Anthropic может стать «единственной в мире частной компанией». Бейкер описал это представление как мировоззрение «anthropic maximalist»: в самом крайнем варианте будущего останутся только Anthropic и правительства разных стран. Но затем он резко остановился и сказал, что если Дарио действительно когда-либо произносил это, то подобная мысль несет в себе слишком сильный оттенок высокомерия — даже с намеком: «не надо больше говорить это никому».
При этом Бейкер дает Anthropic очень высокую оценку именно за операционные результаты. Он отметил, что даже если Anthropic на отдельных рынках может терять долю из-за OpenAI, Grok и открытых моделей, его абсолютная выручка продолжает стремительно расти. Это отражает не победу одной компании над другой, а то, что весь рынок AI Token быстро расширяется. Иными словами, даже если доля «пирога», которую получает Anthropic, снижается, сам пирог растет быстрее — и этого достаточно, чтобы разогнать выручку.
Сможет ли Anthropic в следующем году увеличить ARR до 1 трлн долларов? Дэвид Сакс в программе предложил крайний сценарий: если к концу этого года годовой уровень выручки (ARR) у Anthropic достигнет примерно 100 млрд долларов и сохранится прежний темп сверхбыстрого роста, то теоретически к концу следующего года ARR может приблизиться к 1 трлн долларов.
Но проблема уже не только в том, «есть ли такой большой рынок». Сакс считает, что AI-агенты, программирование и корпоративные применения продолжают быстро нарастать, и рост спроса на токены представить несложно. Ограничение, которое начинает формироваться, вероятнее всего — физическое предложение: вычислительные мощности, дата-центры и энергия.
Бейкер тоже сообщил, что по данным, полученным от нескольких надежных источников, внутри Anthropic настроены крайне уверенно относительно будущего роста. Он даже слышал, что когда ARR компании был около 60 млрд долларов, внутри проводили оценку вероятности достижения 600 млрд долларов в течение года. А сейчас, по слухам, ARR уже превышает 80 млрд долларов. Бейкер полагает, что по сравнению с таким предельным сценарием, если в следующем году Anthropic сможет поднять ARR до 400–500 млрд долларов, этого уже достаточно, чтобы войти в категорию крупнейших в мире софтверных компаний — и по масштабу приблизиться к таким историческим типам ПО и интернет-бизнеса, как Microsoft Office или Google Search.
В конце выпуска Бейкер и Сакс размещают разумный диапазон exit ARR для Anthropic к концу следующего года примерно в районе 400–500 млрд долларов. И почему они не называют еще более высокие цифры — в основном потому, что учитывают возможные физические ограничения на вычисления и энергию.
Главный ров Anthropic: на полгода быстрее, чем открытые модели
Но у Anthropic есть еще одна проблема: быстрое догоняние со стороны open-source-моделей. All-In считает, что сейчас Anthropic может взимать высокую премию за токены Клода, и одна из ключевых причин — то, что его Frontier Model по возможностям все еще опережает большинство открытых моделей (примерно на шесть месяцев). Как только это преимущество будут догонять, ценовые возможности для продвинутых моделей могут быстро сократиться.
Однако Сакс считает, что это не означает, будто Anthropic в итоге неизбежно окажется в ценовой войне. Его аналогия — Apple и Android: многие пользователи могут выбрать более дешевые open-source-модели, но пока остается группа компаний, готовых платить высокую премию за «по-настоящему Frontier Intelligence», даже если это лишь часть рынка, Anthropic все равно сможет сохранять очень высокие выручку и валовую маржу.
Вопрос в том, что Anthropic и OpenAI должны постоянно поддерживать технологическое лидерство. «Как только ты берешь эту премию, ты должен постоянно бежать впереди». Это также означает, что Frontier AI-компании фактически уже вступили в гонку НИОКР, которую невозможно остановить. Чем успешнее становится Anthropic, тем больше ему, парадоксальным образом, нужна открытая модель?
Бейкер выдвигает более контринтуитивную точку зрения: open-source AI не обязательно обесценит Frontier Model; более того, он может сделать самый сильный модель еще более ценной. Его логика: в будущем самая дорогая и самая мощная Frontier Model не обязана лично выполнять всю работу — она может выступать «главнокомандующим», распределяя множество более простых задач между куда более дешевыми open-source-моделями.
В такой структуре рынка open-source модели могут занять подавляющую часть использования токенов, но An...
Темпы роста AI-стартапа Anthropic приводят Силиконовую долину к масштабам, которых раньше не было. В последнем эпизоде подкаста 《All-In Podcast》 обсуждали IPO-планы Anthropic. Помимо оценки в 2 трлн долларов, главный вопрос звучит так: если спрос на Клода продолжит расти нынешними темпами, хватит ли у Anthropic вычислительных мощностей и энергии, чтобы принять следующую волну роста? (Anthropic планирует выйти на биржу в октябре, бросая вызов оценке в 2 трлн долларов, и побивая максимальный рекорд IPO у SpaceX.) В программе упоминалось, что в отрасли ходят слухи: Anthropic может выйти на IPO с оценкой примерно 2 трлн долларов, однако инвестор Гэвин Бейкер относится к этой цифре с оговорками. Он считает, что новости об оценке накануне IPO часто замешаны в борьбе между андеррайтерами, и до публикации официального файла S-1 не стоит напрямую воспринимать 2 трлн долларов как окончательный ценник.
Бейкер также раскрыл в выпуске, что из разговоров с несколькими заслуживающими доверия источниками он узнал: генеральный директор Anthropic Дарио Амодей однажды говорил внутри компании, что в будущем Anthropic может стать «единственной в мире частной компанией». Бейкер описал это представление как мировоззрение «anthropic maximalist»: в самом крайнем варианте будущего останутся только Anthropic и правительства разных стран. Но затем он резко остановился и сказал, что если Дарио действительно когда-либо произносил это, то подобная мысль несет в себе слишком сильный оттенок высокомерия — даже с намеком: «не надо больше говорить это никому».
При этом Бейкер дает Anthropic очень высокую оценку именно за операционные результаты. Он отметил, что даже если Anthropic на отдельных рынках может терять долю из-за OpenAI, Grok и открытых моделей, его абсолютная выручка продолжает стремительно расти. Это отражает не победу одной компании над другой, а то, что весь рынок AI Token быстро расширяется. Иными словами, даже если доля «пирога», которую получает Anthropic, снижается, сам пирог растет быстрее — и этого достаточно, чтобы разогнать выручку.
Сможет ли Anthropic в следующем году увеличить ARR до 1 трлн долларов? Дэвид Сакс в программе предложил крайний сценарий: если к концу этого года годовой уровень выручки (ARR) у Anthropic достигнет примерно 100 млрд долларов и сохранится прежний темп сверхбыстрого роста, то теоретически к концу следующего года ARR может приблизиться к 1 трлн долларов.
Но проблема уже не только в том, «есть ли такой большой рынок». Сакс считает, что AI-агенты, программирование и корпоративные применения продолжают быстро нарастать, и рост спроса на токены представить несложно. Ограничение, которое начинает формироваться, вероятнее всего — физическое предложение: вычислительные мощности, дата-центры и энергия.
Бейкер тоже сообщил, что по данным, полученным от нескольких надежных источников, внутри Anthropic настроены крайне уверенно относительно будущего роста. Он даже слышал, что когда ARR компании был около 60 млрд долларов, внутри проводили оценку вероятности достижения 600 млрд долларов в течение года. А сейчас, по слухам, ARR уже превышает 80 млрд долларов. Бейкер полагает, что по сравнению с таким предельным сценарием, если в следующем году Anthropic сможет поднять ARR до 400–500 млрд долларов, этого уже достаточно, чтобы войти в категорию крупнейших в мире софтверных компаний — и по масштабу приблизиться к таким историческим типам ПО и интернет-бизнеса, как Microsoft Office или Google Search.
В конце выпуска Бейкер и Сакс размещают разумный диапазон exit ARR для Anthropic к концу следующего года примерно в районе 400–500 млрд долларов. И почему они не называют еще более высокие цифры — в основном потому, что учитывают возможные физические ограничения на вычисления и энергию.
Главный ров Anthropic: на полгода быстрее, чем открытые модели
Но у Anthropic есть еще одна проблема: быстрое догоняние со стороны open-source-моделей. All-In считает, что сейчас Anthropic может взимать высокую премию за токены Клода, и одна из ключевых причин — то, что его Frontier Model по возможностям все еще опережает большинство открытых моделей (примерно на шесть месяцев). Как только это преимущество будут догонять, ценовые возможности для продвинутых моделей могут быстро сократиться.
Однако Сакс считает, что это не означает, будто Anthropic в итоге неизбежно окажется в ценовой войне. Его аналогия — Apple и Android: многие пользователи могут выбрать более дешевые open-source-модели, но пока остается группа компаний, готовых платить высокую премию за «по-настоящему Frontier Intelligence», даже если это лишь часть рынка, Anthropic все равно сможет сохранять очень высокие выручку и валовую маржу.
Вопрос в том, что Anthropic и OpenAI должны постоянно поддерживать технологическое лидерство. «Как только ты берешь эту премию, ты должен постоянно бежать впереди». Это также означает, что Frontier AI-компании фактически уже вступили в гонку НИОКР, которую невозможно остановить. Чем успешнее становится Anthropic, тем больше ему, парадоксальным образом, нужна открытая модель?
Бейкер выдвигает более контринтуитивную точку зрения: open-source AI не обязательно обесценит Frontier Model; более того, он может сделать самый сильный модель еще более ценной. Его логика: в будущем самая дорогая и самая мощная Frontier Model не обязана лично выполнять всю работу — она может выступать «главнокомандующим», распределяя множество более простых задач между куда более дешевыми open-source-моделями.
В такой структуре рынка open-source модели могут занять подавляющую часть использования токенов, но An...
NTT Docomo подписала соглашение с Starlink и модернизирует услуги спутниковой прямой связи для мобильного интернета
NTT Docomo недавно договорилась о сотрудничестве с Starlink Japan и планирует внедрить спутниковую систему следующего поколения «Starlink Mobile V2» от SpaceX. В 2028 году она заметно расширит сервис связи «Docomo Starlink Direct». В будущем пользователи смогут выходить в интернет и совершать звонки со смартфона даже в горных районах, удалённых островах и в море, где наземный сигнал может не покрываться. Услуга Docomo Starlink Direct будет расширена на удалённые регионы NTT Docomo объявила о подписании соглашения с японским подразделением Starlink Japan — Starlink Japan, принадлежащим американской компании по исследованию и освоению космоса (SpaceX). Планируется внедрение спутника «Starlink Mobile V2». Нынешняя услуга «docomo Starlink Direct» в основном поддерживает передачу наружных SMS и часть заранее определённых приложений. После внедрения спутниковой системы Starlink следующего поколения сервис дополнительно будет поддерживать голосовые звонки, просмотр веб-страниц и прямое подключение устройств интернета вещей (IoT / M2M). В дальнейшем, даже находясь в горах, на отдалённых островах или в районах, где наземные базовые станции мобильной связи не покрывают акватории, пользователи смогут оставаться на связи. (Три крупнейших оператора Японии полностью поддержали услуги спутниковой прямой связи для мобильных телефонов от Starlink; Rakuten выбрала другой путь — AST SpaceMobile) У方案 Docomo накопила 6,5 млн пользователей в Японии План Starlink Docomo «Docomo Starlink Direct» был запущен 27 апреля и предоставляется бесплатно всем пользователям NTT Docomo, включая тех, кто использует тариф «Ahamo». По состоянию на конец июля за три месяца сервис уже накопил 6,5 млн пользователей. Быстрое развитие глобальных услуг спутниковой прямой связи для мобильных телефонов Спутниковая связь со смартфонами стала быстро развивающимся сегментом в мировой телекоммуникационной отрасли. T-Mobile US уже в 2024 году сотрудничала с SpaceX, запустив сервис спутниковых SMS. Apple также давно интегрировала функцию Emergency SOS via Satellite «спутниковые экстренные спасения» в iPhone. (Есть надежда, что Starlink появится на Тайване; в Законодательном юане на первом рассмотрении одобрили поправки к закону о регулировании телекоммуникаций) (В Японии успешно завершили первый полёт дрона, который напрямую управляется через Starlink) В Японии KDDI ещё в январе прошлого года запустила спутниковую коммуникационную услугу на базе Starlink, а SoftBank ускорила продвижение сервиса через сотрудничество с американской AST SpaceMobile. Следует отметить, что спутниковая прямая связь для телефонов всё ещё требует совместимого оборудования; в настоящее время сервис Docomo Starlink Direct поддерживает только ограниченный круг смартфонов. Эта статья «NTT Docomo подписала соглашение с Starlink и модернизирует услуги спутниковой прямой связи для мобильного интернета» впервые появилась на .
NTT Docomo недавно договорилась о сотрудничестве с Starlink Japan и планирует внедрить спутниковую систему следующего поколения «Starlink Mobile V2» от SpaceX. В 2028 году она заметно расширит сервис связи «Docomo Starlink Direct». В будущем пользователи смогут выходить в интернет и совершать звонки со смартфона даже в горных районах, удалённых островах и в море, где наземный сигнал может не покрываться. Услуга Docomo Starlink Direct будет расширена на удалённые регионы NTT Docomo объявила о подписании соглашения с японским подразделением Starlink Japan — Starlink Japan, принадлежащим американской компании по исследованию и освоению космоса (SpaceX). Планируется внедрение спутника «Starlink Mobile V2». Нынешняя услуга «docomo Starlink Direct» в основном поддерживает передачу наружных SMS и часть заранее определённых приложений. После внедрения спутниковой системы Starlink следующего поколения сервис дополнительно будет поддерживать голосовые звонки, просмотр веб-страниц и прямое подключение устройств интернета вещей (IoT / M2M). В дальнейшем, даже находясь в горах, на отдалённых островах или в районах, где наземные базовые станции мобильной связи не покрывают акватории, пользователи смогут оставаться на связи. (Три крупнейших оператора Японии полностью поддержали услуги спутниковой прямой связи для мобильных телефонов от Starlink; Rakuten выбрала другой путь — AST SpaceMobile) У方案 Docomo накопила 6,5 млн пользователей в Японии План Starlink Docomo «Docomo Starlink Direct» был запущен 27 апреля и предоставляется бесплатно всем пользователям NTT Docomo, включая тех, кто использует тариф «Ahamo». По состоянию на конец июля за три месяца сервис уже накопил 6,5 млн пользователей. Быстрое развитие глобальных услуг спутниковой прямой связи для мобильных телефонов Спутниковая связь со смартфонами стала быстро развивающимся сегментом в мировой телекоммуникационной отрасли. T-Mobile US уже в 2024 году сотрудничала с SpaceX, запустив сервис спутниковых SMS. Apple также давно интегрировала функцию Emergency SOS via Satellite «спутниковые экстренные спасения» в iPhone. (Есть надежда, что Starlink появится на Тайване; в Законодательном юане на первом рассмотрении одобрили поправки к закону о регулировании телекоммуникаций) (В Японии успешно завершили первый полёт дрона, который напрямую управляется через Starlink) В Японии KDDI ещё в январе прошлого года запустила спутниковую коммуникационную услугу на базе Starlink, а SoftBank ускорила продвижение сервиса через сотрудничество с американской AST SpaceMobile. Следует отметить, что спутниковая прямая связь для телефонов всё ещё требует совместимого оборудования; в настоящее время сервис Docomo Starlink Direct поддерживает только ограниченный круг смартфонов. Эта статья «NTT Docomo подписала соглашение с Starlink и модернизирует услуги спутниковой прямой связи для мобильного интернета» впервые появилась на .
Войдите, чтобы посмотреть больше материала